А это ответ на дискуссию, начавшуюся с комментария
#comment_366276880
Как я понял, оппонент считает, что в схеме выпрямлением и накопительным конденсатором не может быть реактивной мощности. Попытался его переубедить, но не вышло, плюнул и решил провести простой опыт
Пояснительная схема с измеренными величинами и расчетом
Центр чип-гиганта в Йокнеаме разработал технологию, которая позволит центрам, физически удаленным друг от друга, работать так, как если бы они находились в одном месте. Это увеличит максимальную вычислительную мощность для тех, кто работает в сфере ИИ. «Впервые в истории мы можем создать интеллект без физических ограничений», — заявил основатель и генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг
Офисы Nvidia в Йокнеаме (Израиль). (Фото: предоставлено Nvidia Israel)
Технологический прорыв от Nvidia Israel позволит центрам обработки данных, расположенным в физически удаленных друг от друга местах, работать так, как если бы они находились в одном месте, фактически создавая «фабрики искусственного интеллекта» в огромных масштабах и увеличивая максимальную вычислительную мощность, доступную для тех, кто работает на местах, — об этом гигант в области микросхем объявил сегодня вечером (в пятницу 22 августа 2025 года).
Центр исследований и разработок Nvidia в Израиле, основанный в результате приобретения Mellanox , в первую очередь занимается разработкой коммуникационных решений для ИИ-чипов Nvidia. Два основных коммуникационных продукта центра обеспечивают сверхбыстрое соединение между чипами на сервере и между серверами в одном центре обработки данных.
Офисы американского производителя чипов Nvidia в Йокнеаме на севере Израиля. (Фото: предоставлено Nvidia Israel)
Эти возможности критически важны для максимального увеличения вычислительной мощности ИИ-чипов Nvidia. Теперь компания представляет новую разработку, которая позволит аналогично соединять физически удалённые центры обработки данных, фактически создавая своего рода единый мегасуперкомпьютер; эта разработка увеличит максимальную вычислительную мощность центров обработки данных
По данным Nvidia, современные центры обработки данных уже достигли предела вычислительной мощности, которую может обеспечить один центр, учитывая физические ограничения, такие как энергоснабжение и мощность чипов. Новая технология Spectrum-XGS позволяет решать такие проблемы, как длительная задержка, которая ограничивает возможность отдельных центров обработки данных работать как единое целое.
«Промышленная революция ИИ уже началась, и масштабные фабрики ИИ — это необходимая инфраструктура», — заявил основатель и генеральный директор Nvidia Дженсен Хуан. «Благодаря Spectrum-XGS центры обработки данных, расположенные в разных городах, странах и континентах, теперь можно объединить для создания гигантских фабрик ИИ»
Основатель и генеральный директор Nvidia Дженсен Хуан
Прорыв Nvidia Israel основан на алгоритмах, которые позволяют сети динамически адаптироваться к расстоянию между центрами обработки данных. «Благодаря автоматическому управлению нагрузкой с адаптацией к расстоянию, точному управлению временем отклика и удалённому мониторингу, сеть может ускорить обмен данными между ИИ-чипами и серверами. В результате несколько центров обработки данных могут работать как единая ИИ-фабрика, оптимизированная для связи на больших расстояниях», — говорится в пресс-релизе компании.
Сотрудники Nvidia в Израиле. (Предоставлено)
Последнее событие в очередной раз подчеркивает стратегическую важность местного центра исследований и разработок для Nvidia . Дорожная карта Nvidia на ближайшие три года включает четыре основные линейки продуктов: процессоры для искусственного интеллекта, вычислительные процессоры (ЦП) и два типа коммуникационных чипов. Последние три из них разрабатываются под руководством центра исследований и разработок в Йокнеаме (Израиль).
Возможно, новая технология также будет добавлена в эту дорожную карту, что ещё больше укрепит позиции израильского центра в компании.
Поэтому неудивительно , что этим летом Nvidia объявила о масштабном проекте по созданию огромного кампуса на севере Израиля с инвестициями в миллиарды долларов и площадью от 70 до 120 дунамов.
После завершения строительства нового центра, в течение пяти-шести лет, компания займет лидирующие позиции в крупнейшем высокотехнологичном кампусе Израиля и станет крупнейшим частным работодателем страны.
«Продолжающееся расширение нашего центра исследований и разработок здесь демонстрирует уверенность Nvidia в богатстве талантов в Израиле», — заявил Гидеон Розенберг, вице-президент по персоналу Nvidia Israel.
Перевод с иврита
Суперкомпьютер SDS.
Компания Shonfeld Data Services (SDS), крупнейший в Израиле оператор серверных ферм, завершила создание нового суперкомпьютера SDS-AI, инвестировав в него около 300 миллионов долларов США.
Система, которая официально заработает в сентябре, как ожидается, станет самым мощным суперкомпьютером с искусственным интеллектом в Израиле, одним из самых мощных в мире и первым суперкомпьютером, разработанным для использования в местном бизнесе и академических кругах.
Компания SDS, принадлежащая Йосси Шонфельду и Дэнни Билицки, является ведущим игроком на рынке серверных ферм в Израиле. Её новая система, SDS-AI, дополняет систему Nvidia Israel-1, выпущенную около полутора лет назад. На момент своего дебюта Israel-1 был самым мощным суперкомпьютером в стране и одним из самых мощных в мире. В настоящее время он занимает 44-е место в мировом рейтинге Top500.
SDS-AI отличается от системы Nvidia по нескольким ключевым параметрам. В то время как Israel-1 основана на архитектуре Hopper H100 предыдущего поколения от Nvidia, SDS-AI использует 2032 новейших процессора Nvidia Blackwell B200 с поддержкой искусственного интеллекта. Благодаря более высокой скорости обработки и значительно большему количеству процессоров, ожидается, что SDS-AI будет обеспечивать производительность в 6,5–6,8 раз выше, чем Israel-1. Компания уже планирует расширить систему, добавив тысячи дополнительных процессоров в 2026 году.
Читай по теме:
Возможно, самое важное заключается в том, что, хотя Israel-1 был разработан в первую очередь для внутреннего использования Nvidia и избранных партнёров, SDS создала свой суперкомпьютер для более широкой израильской экосистемы. Система будет доступна местным стартапам и учёным, предоставляя предпринимателям и учёным в области искусственного интеллекта в Израиле первую возможность получить доступ к высокопроизводительным вычислительным ресурсам внутри страны.
До сих пор израильские компании и исследователи, работающие над проектами в области искусственного интеллекта, полагались на зарубежные суперкомпьютеры, часто сталкиваясь с трудностями в обеспечении достаточного количества вычислительных мощностей. Ожидается, что запуск SDS-AI обеспечит большую доступность передовой инфраструктуры искусственного интеллекта, усилит местные инновации и, возможно, поможет израильским исследователям, работающим за рубежом, вернуться в страну.
Перевод с английского
Немного статистики о "мощности" проекта RakeSearch.
Завершение поиска с очень длинными (до 5 дней расчёта!) заданиями, который продлился с конца мая по начало августа, позволило вновь собрать данные по обработанным заданиям и обновить статистику по производительности проекта, как за всё его время существования, так и за время экспериментов Эдуарда Ватутина, ставших, по сути, отдельной "инкарнацией" в жизни проекта.
Первые два графика - "мощность" в TFLOPS-ах и среднем количестве вычислительных потоков за сутки за всё время существования проекта. Глядя на первый график надо держать в уме то, что на первом этапе широко использовалось оптимизированное приложение, из-за чего оценка за выполненные задания была многократно выше. Именно из-за этого в левой части первого графика наблюдаются такие большие пики.
Графики № 3 и 4 - также усреднённая за сутки мощность в TFLOPS-ах и количестве вычислительных потоков, но уже во время расчётов заданий от Эдуарда.
Показатель "Среднее число CPU" был рассчитан образом, несколько отличным от того, что использовался для предыдущих графиков - для некоторых поисков, в силу особенностей взаимодействия приложения и BOINC Wrapper-а, затраченное процессорное время надо учитывать не по показателю CPU time, которое сохраняется неточно, а по показателю Elapsed time, которое его, как раз хорошо отображает. Из-за этого "зелёные графики" выглядят несколько отличными от предыдущих.
Резкое падение показателей в самом конце связано с тем, что за последние 2-3 данные ещё неполны.
Если кому надо, вот на Али, на Яндекс Маркете
Подписывайтесь на наше сообщество на Пикабу Стройка. Интересные решения
